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Enregistrement W4391511002 · doi:10.29011/2688-9501.101490

Factors Affecting the Psychiatric Patients’ Wait Time at Erie Shores Health Care: A Qualitative Enquiry

2023· article· en· W4391511002 sur OpenAlexaffabout
Munira Sultana, Janisse Mr, Sharrow Jg

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing and Health Care Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensOntario Shores Centre for Mental Health SciencesUniversity of WindsorWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryQualitative researchShoreHealth careMedicinePsychologySociologyPolitical scienceOceanographyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Erie Shores HealthCare (ESHC) is a rural, resource-poor, publicly funded, 72-bed hospital serving South-West Ontario region. Psychiatric patients’ timely access to care is an important indicator for the quality of care at the ESHC. This qualitative inquiry focused on the wait time of the psychiatric patients attending the ESHC emergency department. The primary objective was to interpret healthcare providers’ (informants) perspectives on possible factors affecting the wait time of the psychiatric patients, awaiting transfer or clinical care, at the hospital. Methods: A series of in-depth interviews were conducted with the informants following Thorne’s Interpretive Description approach. Thematic analysis was conducted to analyze and to interpret interview transcripts. Results: Emerged cross-cutting themes were: 1) admission process, 2) transfer process, 3) patient factors, 4) staff factors, and 5) available resources. Informants also recognized a knowledge gap in frontline workers on currently available mental health resources in the area. Conclusion: This qualitative inquiry has allowed Erie Shores HealthCare develop a one pager practical for frontline health workers in a rural setting to navigate the available community resources. Further research can validate our findings and may allow other rural hospitals to seek solutions to similar issues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,304
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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